◇柳 燕 陳麗蓉
計算機通訊行業(yè)上市公司績效的影響因素分析
◇柳 燕 陳麗蓉
研究上市公司績效的影響因素有助于企業(yè)提高績效,促進企業(yè)持續(xù)發(fā)展。本文選取2015年計算機和通訊行業(yè)193家上市公司,從企業(yè)成長潛力、企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營能力、財務彈性以及企業(yè)性質(zhì)五個方面研究其對企業(yè)績效的影響。
上市公司;公司績效;影響因素
(一)選題背景以及研究意義
在這個信息時代,計算機及通訊行業(yè)顯得尤為重要,對我們的生活產(chǎn)生了很大的影響。而且這個行業(yè)有很大的發(fā)展前景,競爭也愈發(fā)激烈,因此,企業(yè)都需要提高其績效來實現(xiàn)發(fā)展,從而立于不敗之地。本文對計算機及通訊行業(yè)的上市公司績效的影響因素進行研究,希望企業(yè)得以借鑒,大力發(fā)展好的影響因素,消除壞的影響因素,從而實現(xiàn)績效的保證。
(二)研究現(xiàn)狀
現(xiàn)存研究中學者們各有側(cè)重,有的側(cè)重于如股權(quán)結(jié)構(gòu),資本結(jié)構(gòu)等一些治理結(jié)構(gòu)對企業(yè)績效的影響,有的則側(cè)重企業(yè)規(guī)模,成長潛力等方面的因素對企業(yè)績效的影響。
學者張同斌(2012)發(fā)現(xiàn)企業(yè)績效與資本結(jié)構(gòu)呈負相關(guān),表明在經(jīng)營持續(xù)惡化的情況下,管理層會因為考慮自身利益而增加負債融資的比重,最后造成經(jīng)營績效更差。學者王洪波(2009)通過對面板數(shù)據(jù)的回歸分析發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)板績效與財務杠桿正相關(guān),負債較高的企業(yè)具有更高的效率,而主板市場則相反;中小板留存收益與績效負相關(guān),而主板市場與之相反,規(guī)模和成長性與績效呈現(xiàn)正相關(guān)。
(三)研究思路
本文的研究是在前人研究的基礎(chǔ)上新增了經(jīng)營能力這一因素,并引入了虛擬變量,剔除相關(guān)性強的變量,通過普通最小二乘估計,檢驗這一新增的因素是否真的對企業(yè)的績效產(chǎn)生影響,最后提出建議。
(一)變量的選取
在前人研究的基礎(chǔ)上,本文認為影響上市公司績效的因素主要有企業(yè)成長潛力、企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營能力、財務彈性以及償債能力,根據(jù)查看的文獻,學者們一般用總資產(chǎn)的對數(shù)來代表企業(yè)規(guī)模,成長潛力用每股收益表示,償債能力用資產(chǎn)負債率表示,本文認為經(jīng)營能力也會影響公司績效,選取凈利潤這一指標代表公司經(jīng)營能力,財務彈性選取的指標為現(xiàn)金營運指數(shù)。即選取總資產(chǎn)對數(shù)(LOGASSET)、每股收益(EPS)、凈利潤(NP)、現(xiàn)金營運指數(shù)(COI)、資產(chǎn)負債率(ALR)作為解釋變量,對于上市公司績效這一被解釋變量選取的指標為凈資產(chǎn)收益率(ROE)。本文引入了一個虛擬變量,認為上市公司的性質(zhì)會對企業(yè)績效產(chǎn)生一定的影響,因此,添加了一個虛擬變量是否為國有企業(yè)(SOE),國有企業(yè)為1,非國有企業(yè)為0。
(二)數(shù)據(jù)來源及處理
本文選取的數(shù)據(jù)來自于Wind資訊,選取了2015年計算機和通信行業(yè)的211家上市公司進行研究,剔除了一些數(shù)據(jù)不全有異的18家上市公司,僅對剩下的193家上市公司影響績效的因素進行分析。
(一)模型的估計
1.多重共線性檢驗與修正
由于本文選用的是截面數(shù)據(jù),因此需要檢驗各個解釋變量之間的相關(guān)性,觀察其是否存在多重共線性(見表1):
表1 各自變量的相關(guān)性
根據(jù)表1可以看出,變量LOGASSET與ALR之間的相關(guān)性較大,大于0.45,根據(jù)前人研究,相對于ALR,LOGASSET對企業(yè)績效的影響更大,因此綜合考慮剔除ALR這一變量。
2.描述性統(tǒng)計
對剩余解釋變量做描述性統(tǒng)計(見表2):
表2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
根據(jù)表2可以看出,現(xiàn)金營運指數(shù)COI的最大值與最小值相差較大,表明在計算機與通訊行業(yè)中運營風險存在較大差異,凈利潤NP的最大值和最小值相差更大,說明該行業(yè)競爭激烈,利潤差異明顯,且其標準差也很大,表明這一樣本數(shù)據(jù)較為分散,這兩者都說明了該行業(yè)的不同企業(yè)在經(jīng)營上存在較大差距。其余變量的最大值、最小值以及標準差數(shù)值都表明其數(shù)據(jù)較為集中。
(3)進行多元回歸
根據(jù)選取的數(shù)據(jù)做散點圖,發(fā)現(xiàn)解釋變量與被解釋變量之間存在線性相關(guān)。因此建立回歸模型:ROE=c+β1COI+β2EPS+β3LOGASSET+β4NP+β5SOE+μ,其中 c、β1、β2、β3、β4、β5為待定參數(shù),μ為誤差項。
用EViews7軟件進行參數(shù)估計(見表3):
表3 參數(shù)估計
通過上表得到模型為ROE=39.9-1.1COI+16.93EPS-3.89LOGASSET+0.03NP-2.83 SOE。
說明每股收益和凈利潤越大,企業(yè)績效就越好,而總資產(chǎn)和現(xiàn)金營運指數(shù)越大,企業(yè)績效會越差。虛擬變量的系數(shù)表明了國有企業(yè)會對上市公司的績效產(chǎn)生影響,而且國有企業(yè)這一公司性質(zhì)對績效的影響是不好的,會降低績效。
(二)模型的分析
1.經(jīng)濟意義檢驗
(1)現(xiàn)金營運指數(shù)與企業(yè)績效呈現(xiàn)出顯著的負相關(guān),表明財務彈性越高即現(xiàn)金風險越高,企業(yè)績效越低?,F(xiàn)金中的應收賬款確實存在壞賬的風險,其比例越高企業(yè)的收益會受到影響,從而影響其績效。
(2)每股收益與公司績效呈現(xiàn)出非常顯著的正相關(guān),每股收益體現(xiàn)的是企業(yè)經(jīng)營狀況,是企業(yè)總收益與企業(yè)發(fā)行股票總份額的比值,企業(yè)發(fā)行的股票份額一定時,每股收益增加即企業(yè)總收益增加,正是企業(yè)成長潛力好的表現(xiàn),也是企業(yè)績效高的表現(xiàn)。
(3)總資產(chǎn)的對數(shù)與該行業(yè)的企業(yè)績效呈現(xiàn)出明顯的負相關(guān),表明企業(yè)規(guī)模越大,企業(yè)績效越低。企業(yè)規(guī)模較小時,企業(yè)的控股權(quán)比較集中,這樣使得企業(yè)可以快速做出決策,快速適應市場變化,更好地經(jīng)營企業(yè),從而獲得更好的績效。隨著企業(yè)規(guī)模的增加,企業(yè)的股權(quán)會分散,企業(yè)管理人員之間會出現(xiàn)為了自身利益而影響到企業(yè)整體利益的現(xiàn)象,進而影響了公司績效。
(4)凈利潤與該行業(yè)企業(yè)績效呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān),表明企業(yè)經(jīng)營能力越好,企業(yè)績效越高。經(jīng)營能力對企業(yè)績效有顯著影響。凈利潤最直接地反映出了企業(yè)的經(jīng)營能力,當凈利潤高時,明顯反映出經(jīng)營狀況良好,能為企業(yè)帶來較高的收益,也是企業(yè)績效高的表現(xiàn)。
(5)國有企業(yè)這一企業(yè)性質(zhì)與公司績效呈現(xiàn)出明顯的負相關(guān),表明企業(yè)性質(zhì)對企業(yè)的績效有一定的影響。因為非國有企業(yè)的機構(gòu)投資者有更多的專業(yè)知識和先進的理念,且擁有豐富的生產(chǎn)管理經(jīng)驗,他們都更關(guān)注企業(yè)的長期發(fā)展,從而能夠有效地對經(jīng)理人員進行監(jiān)督。因此,非國有企業(yè)績效好于國有企業(yè)。
2.統(tǒng)計檢驗
t統(tǒng)計量檢驗的是某個系數(shù)是否為0(即該變量是否不存在于回歸模型中)。由表3可以看出,常數(shù)C、變量COI、EPS、LOGASSET、NP和 SOE的 t-Statistic值分別為-4.5113、13.5939、-2.873、3.4106和-2.1378,這說明變量的系數(shù)很顯著。常數(shù) C 的 p值為 0.0019,COI、EPS、LOGASSET、NP 和 SOE 的p 值分別為 0.000、0.000、0.0045、0.0008 和 0.0338,都小于0.05,則其對應系數(shù)顯著不為0。統(tǒng)計量是對回歸式中的所有系數(shù)均為0的假設(shè)檢驗。顯然,回歸結(jié)果中統(tǒng)計量的p值均小于0.05,說明解釋變量的回歸系數(shù)不為0,方程總體上的線性關(guān)系是顯著的?;貧w結(jié)果顯示,可決系數(shù)R2為0.60327,調(diào)整的可決系數(shù)R2也為0.592662,模型有極高的擬合優(yōu)度。F-statistic值為56.8706,顯然該檢驗通過,方程的顯著性較大。
3.異方差檢驗與修正
通過對異方差的檢驗與修正,使模型具有同方差性從而符合高斯-馬爾科夫假定。本文使用的是沒有交叉項的懷特檢驗來判斷模型是否存在異方差(見表4)。
表4 異方差檢驗
通過上表可以看出Obs*R-squared的p值為0.253,大于0.05,可以看出不存在異方差。因此,不需要修正。
(一)結(jié)論
本文通過對2015年計算機和通訊行業(yè)的數(shù)據(jù)研究,可以看出企業(yè)成長潛力、企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營能力、財務彈性以及企業(yè)性質(zhì)對企業(yè)的績效存在顯著影響。該模型的經(jīng)濟意義為:在其他條件不變的情況下,現(xiàn)金運營指數(shù)每增加1單位,企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率將減少1.1單位;每股收益每增加1單位(元),企業(yè)凈資產(chǎn)收益率將增加16.93單位;總資產(chǎn)每增加1%,企業(yè)凈資產(chǎn)收益率將減少3.89單位;凈利潤每增加1單位(千萬元),企業(yè)凈資產(chǎn)收益率將增加0.03單位;企業(yè)性質(zhì)如果為國有企業(yè),其凈資產(chǎn)收益率相較于非國有企業(yè)將減少2.83單位。
通過分析,企業(yè)要想提高績效,需要減小其現(xiàn)金營運指數(shù),控制企業(yè)規(guī)模,提高經(jīng)營能力以及成長潛力,發(fā)掘自身優(yōu)勢,規(guī)避改進劣勢從而提高企業(yè)績效。
(二)政策建議
對本文研究的問題及結(jié)論,提出以下建議:企業(yè)應該做好財務的控制,減少壞賬以及一些不必要的損失,降低現(xiàn)金營運指數(shù),以達到提高企業(yè)績效的目的??刂破髽I(yè)規(guī)模,主要是防止規(guī)模過大帶來的邊際效應遞減,規(guī)模過大,企業(yè)的控制權(quán)利越來越弱,權(quán)利越分散,企業(yè)管理人員之間會出現(xiàn)各種為了自身利益而影響到企業(yè)整體利益的負面現(xiàn)象,控制企業(yè)規(guī)模減少了管理人員的利己傾向,從而提高企業(yè)績效。發(fā)掘自身潛力,通過學習等提高自身經(jīng)營管理能力,不斷利用企業(yè)優(yōu)勢,改進劣勢,提高企業(yè)競爭力,從而提高企業(yè)績效。國有企業(yè)可以雇傭有專業(yè)知識和先進的投資運作理念,且擁有豐富的生產(chǎn)管理經(jīng)驗的人來管理公司,并且加大對經(jīng)理人員的監(jiān)督,降低成本,從而提高國有企業(yè)的績效。
2015年新疆大學經(jīng)濟與管理學院“絲路”研究生創(chuàng)新基金項目《政府預算機會主義行為研究》
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(作者單位:新疆大學經(jīng)濟與管理學院)
10.13999/j.cnki.scyj.2017.07.014